本场讲座介绍如何在 MATLAB 中应用先进的技术的仿真技术来解决电力系统中的实际问题。我们会分享一些国内外的应用案例,并展示多个实用的 MATLAB/Simulink 技巧。亮点包括电力系统建模的不同方法、短时和长时仿真中模型细节的选择,以及能量管理系统的设计等内容

多能源多微网系统协同优化：分层信任域多智能体强化学习方法. 在能源需求日益多样化的背景下,越来越多的异构多能源微电网（MEMG）正在参与多能源多微电网系统（MEMMG）的协作框架。然而,顺应这一趋势,现有的集中式综合能源管理系统（IEMS）控制策略

微电网是一种可以实现自主控制和能量管理的小型发配电系统,由 分布式电源、储 能装置、能量转换装置、负 荷、监 控和保护装置等组合而成,其结构如图1 所示. 图1 微电网结构图Fig.1 Structureofmicrogrid. 图2 逆变器控制系统结构图Fig.2 Structurediagramofinvertercontrolsystem20. 动力学与控制学报. 年第卷.

该文探讨了使用多智能体强化学习（MARL）方法,特别是Actor-Attention-Critic模型,进行微电网间的分布式能源交易与调度。 每个智能体拥有独立的actor和critic网络,利用注意力机制在复杂交互中聚焦重要信息,优化决策。 实验比较了不同策略,如单智能体的非合作与合作方法,展示了注意力机制和多智能体协作在降低成本、提高收益和系

通过网络架构建模和仿真、执行系统级分析以及开发能源管理和控制策略,开发下一代微电网、智能电网和电动汽车充电基础设施。使用 MATLAB、Simulink 和 Simcape Electrical,您能够估计电气组件的选型,如电池、光伏阵列和备用发电机。您可以使用这些

本研究旨在通过多智体强化学习方法解决P2P微电网中的能源交易和能源转换问题,以提高能源管理的效率和可持续性。 同时,考虑碳税定价的影响,进一步降低运行成本和碳排放。 相关工作. 2.1 P2P能源交易研究概述. 介绍P2P能源交易的研究现状和存在的问题,如能源交易机制、决策模型等。 2.2 多智体强化学习在能源管理中的应用. 介绍多

基于多智能体一致性的微网功率协调控制方法研究. 微网可有效整合各种分布式发电技术,为新能源及可再生能源发电规模化应用提供有效的技术途径,已成为智能电网研究与建设中重要的组成部分之一。然而,微网内风力发电、光伏发电等间歇式电源数量的增长

在此背景下,本文提出了一种无物理模型的控制框架,用于热电能 MMG 的能量管理,包括所提出的代理模型和多智能体深度强化学习 (MADRL) 方法。 一个重要的步骤是使用历史数据以监督方式训练替代模型,该替代模型可以模仿现实的功率和热流计算。

基于多智能体层次协同的微网自适应控制研究. 随着能源供应、环境污染等问题日益严重,发展可循环利用、环境友好型的清洁能源成为我国保障能源供应安全方位、应对气候变化、改善环境质量的必然选择。以分布式发电系统为代表的微网既能实现对可再生能源的